對於校估後撓度值與回算值之相關性分析，本研究採用人工神經網路以進行分析，經利用倒傳遞神經網路訓練分析結果顯示，應用人工神經網路進行之相關性分析結果頗佳。對於鋪面各結構層回算值校正係數之建立，因瀝青混凝土之回彈模數係隨溫度而改變之溫感性材料，且本研究採用校估至瀝青混凝土有效溫度為25℃之撓度值進行後續分析，故將瀝青混凝土層之試驗室25℃回彈模數值，與FWD之回算值結果進行比較，以建立瀝青混凝土層有效溫度為25℃之回算值校正係數；而粒料級配及路基土壤之回彈模數係隨應力而改變之非線性材料，故本研究利用有限元素程式ABAQUS建立一2D軸對稱柔性鋪面有限元素模型，分析有限元素模型在承受FWD衝擊式動態載重下之粒料級配基層及路基土壤應力值，再依此應力值求解試驗室之非線性回彈模數值，與FWD之回算值結果進行比較後，即可建立粒料級配基層及路基土壤回算值之校正係數。由回算值校正係數分析結果得知，瀝青混凝土層為0.67、粒料級配基層為1.48，而路基土壤為1.10。

Artificial Neural Network is used as a methodological tool to develop the correction between adjusted deflection basins and resilient moduli, and the trained results illustrate the method considerably well.
In order to develop adjustment factors of backcalculated resilient moduli of pavement structure layers, this study compares resilient moduli measured in the laboratory with backcalculated resilient moduli of FWD. Besides, this research analyzed the stress state of the granular subbase material and subgrade soil by Finite Element Method, in accordance with FWD dynamic loads to obtain the resilient moduli of laboratory. Comparing with backcalculated resilient modulus of FWD, this research develops adjustment factors of granular subbase and subgrade soil. The result of the adjustment factors show the factor is 0.67 for asphalt concrete mixture, 1.48 for granular subbase, and 1.10 for subgrade soil.

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